The Future Of Work

Борис Чёрный поделился у себя в твиттере инсайтом, как меняются роли в разработке продуктов:

По мере того как инженерия, продукт, дизайн, DS и другие функции трансформируются в роли нового типа, я размышлял о том, как могут эти роли выглядеть в будущем. Например, глядя на команду Claude Code, я вижу, как мне кажется, пять архетипов: 1. Prototyper: придумывает совершенно новые идеи; много их генерирует, и большинство так и не доходит до релиза 2. Builder: быстро превращает прототип или идею в production-grade продукт и инфраструктуру 3. Sweeper: приводит в порядок интерфейс, упрощает код и систему, убирает лишние фичи, оптимизирует производительность 4. Grower: берёт уже построенный продукт и итерациями улучшает его Product-Market Fit 5. Maintainer: отвечает за зрелость и масштабируемость системы — безопасность, надёжность, скорость и эффективность Люди могут совмещать несколько ролей, иногда три. Я также замечаю, что эти роли не привязаны к должности: в Anthropic одни дизайнеры соответствуют категории 1, другие — 2, третьи — 3. И то же самое с инженерами, продакт-менеджерами и DS. Здоровой команде нужен микс архетипов — в зависимости от продукта: • Новому продукту до PMF нужны люди, сильные в 1+2+3 • Растущему продукту, нашедшему PMF, нужны 2+3+4 и немного 5 • Продукту с прочным PMF нужны 3+4+5 и немного 2 Возможно продуктовые роли будущего будут выглядеть именно так — а не как сейчас, привязанные к конкретной специализации?

→ https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

Какой HRtech-продукт надо делать в 2026 Это не я настолько потерял скромность, чтобы раздавать такие советы. А Fable 5 — самая умная массовая модель в клоде. К которой, похоже, вот-вот закроется свободный доступ. Решил посмотреть на какие чудеса анализа эта технология способна. Загрузил базу сделок и стартапов за 24-26 годы. Дополнил источниками. И попросил найти важные заметные инсайты. А главное — рассказать какой продукт и бизнес сейчас надо делать в HRtech, чтобы соответствовать запросам общественности и рынка. (чуть подредактировал текст, но по большей части оставил оригинальные формулировки) Модель идеального HR-tech стартапа 1. Outcome-based ценообразование 2. Привязка к денежным потокам или обязательным расходам 3. Категории: frontline / deskless / care-экономика 4. Собственный контур outcome-данных 5. Регуляторный попутный ветер 6. Экзит на горизонт 2028–2029 Архетипы решений 1. Комплаенс и аудит для AI в HR-процессах 2. Агентные операции для frontline 3. HRIS для гибридной рабочей силы (люди + агенты) 4. Инфраструктура reskilling / внутренней мобильности 5. Верификация кандидатов Идеальный продукт ◼ ICP (профиль покупателя) Операционные директора (не HR) сетей в care-экономике, QSR/ритейле, логистике — сегменты с растущей занятостью, хронической текучестью 60–100% и дефицитом людей. ◼ Продукт Автономный контур: конверсия отклика в выход на смену за часы (агентный скрининг, назначение смен, документооборот), прогноз и предотвращение оттока первых 90 дней, перераспределение смен. Встроенный комплаенс-слой: каждое алгоритмическое решение объяснимо и логируется — управление GR-рисками. ◼ Монетизация Оплата за результат: за вышедшего работника и за удержанного 90 дней; EWA/instant pay как модуль (fintech-модель). ◼ Накопление преимущества Накапливающийся контур outcome-данных: какие кандидаты в какой вертикали выходят и удерживаются. Эти данные не существуют ни у LLM-провайдеров, ни у джоб-бордов (они видят отклик, но не результат), ни у HCM-платформ (они видят занятых, но не воронку). ◼ Инвестиции и экзит Посев $2–3M, узкая вертикаль → $1M ARR за 18 месяцев → серия A в яме 2027–2028 (дефицит качественных компаний работает в плюс: меньше конкуренции за капитал) → серия B или стратегический экзит 2029 в пост-IPO переоценку. Естественные покупатели: UKG, Dayforce, ADP, Workday (все активно строят deskless-направление[5]), либо Deel/Rippling-класс, расширяющийся из денежного слоя в операции труда. В комментариях выложил целиком хтмл-страницу, там ещё много всего — изучайте. Но главное открытие у меня такое... Я сейчас много изучаю и экспериментирую с аналитическими пайплайнами в AI. И вообще не представляю, что будут делать корпоративные аналитики и spreadsheet-стратеги. Нет таких способностей и талантов, которые реально смогут что-то противопоставить грамотно выстроенному context intelligence.

Предпринимательство как практика формирования будущего В статье «The best way to predict the future is to create it» увидел интересный фреймворк, который описывает предпринимательство как практику future-making. Предприниматели принимают решения балансируя между двумя параметрами будущего — future potentiality и future closure. На пересечении этих векторов появляются три последовательных этапа: 1. Speculation — этап открытия будущего • Момент, когда задача увеличить количество осмысленных возможностей и сценариев. • Ключевой результат: не план, а понимание future potentiality. • Барьеры: когда команда слишком рано стремится к ясности и определенности. Будущее закрывается раньше, чем успели найти самый большой потенциал. 2. Alignment — этап согласования будущего • Момент, когда нужно переключать поиск возможностей на ограниченное количество сценариев. И синхронизировать людей, ресурсы, ожидания и ближайшие действия. Важный нюанс — это ещё не полное закрытие будущего. Но выбор направления, при сохранении гибкости и мобильности. • Ключевой результат: стратегическое видение, роудмапы и драфт бюджетов. • Барьеры: когда планы слишком преждевременные, определенные и детальные. Возникает конфликт между тактическим удобством и долгосрочными стратегическими амбициями. 3. Obligation — этап закрытия будущего • Этап жесткой приверженности в отношении определенного фокуса и курса действий. Масштабирование ресурсов и обязательств. Минимальное potentiality и максимальное closure. • Ключевой результат: path dependence через детальные планы, распределение ролей и отчетность. • Барьеры: публично взять на себя обязательства, потому что есть внешнее давление, но по факту оставаясь на этапах speculation и alignment. Какой важный вывод я бы сделал? Что люди, эффективные для этапа speculation, скорее всего саботируют obligation. Но и те, кому по душе определенность, врядли смогут увидеть новые большие возможности. В комментариях оригинал статьи и аудио-саммари.

Как думают Джеф Безос, Илон Маск, Сатья Наделла и Дженсен Хуанг У The Generalist есть очень крутая серия лонгридов — погружение в принципы и стратегии четырех культовых бизнес-персонажей: • Джефа Безоса • Илона Маска • Сатьи Наделлы • Дженсена Хуанга Ну во-первых, я выложил в комментариях переводы этих четырех текстов. А ещё, мы с клодом сделали глубокий анализ, что в их стратегиях совпадает — и претендует на универсальность. Из этого анализа получился ещё один огроменный документ. Но я постарался максимально сократить: 1. Они ищут и целятся в ключевые «building blocks» — элементы, которые станут будущей критической инфраструктурой. 2. Начинают с того, что сначала выглядит недооценным, маленьким, странным или слишком частным. Но важно, чтобы это открывало вход в более глубокий слой рынка. 3. Раньше всех замечают структурную асимметрию. Которая и будет драйвером будущей инфраструктуры. 4. Стратегическую победу строят не только на преимуществах, а на зависимости — экосистеме, из которой очень дорого выходить. 5. Коммуницируют как прагматичные визионеры. Идея впереди, однако интересы бизнеса не отстают. 6. По-разному подходят к культуре, но общий принцип один: информация и знания в компании должны максимально соответствовать реальности, очень быстро распространяться и превращаться в действия. 7. Фокусируются не столько на процессах, сколько на качестве мышления и решений. 8. Создают сложный бескомпромиссный механизм отбора на входе: очень хорошо понимают какие люди должны работать в их командах и на каких ролях. 9. Стратегические конъюнктурщики — готовы менять правила и принципы ради роста и масштаба. 10. Чувствуют момент, когда текущий успех может превратиться в будущую проблему. Хуанг говорит, что компания должна переизобретать себя каждые 10 лет, разрушая то, что успешно работало раньше. Безос называет это «Day 1». А Маск постоянно пытается сократить и упростить процессы, даже если потом придется вернуть что-то назад.

Как должен быть устроен мир без работы? Энди Спенс у себя в сабстеке опубликовал весьма интересный текст. В котором классно описывает и проблему, и область решений — что будет после схлопывания традиционных форматов занятости. Три ключевых факта, которые, вероятно, лучше всего иллюстрируют как меняется рынок труда: • Большая часть работы в мире выполняется вне стабильной формальной занятости. Из примерно 3.4 миллиарда человек, около 2 миллиардов работают в неформальной экономике, часто без контрактов, льгот и правовых гарантий. • Объём мировой экономики фриланса в 2024 году оценивался в 557 миллиардов долларов и, по прогнозам, утроится к 2032 году. Около 14,5% работников в ЕС являются самозанятыми. В Китае насчитывается около 200 миллионов «flexible workers». Некоторые люди вынуждены работать таким образом. • В UK почти семь из десяти трудоспособных взрослых, живущих за чертой бедности, проживают в семьях, где хотя бы один взрослый работает. Для большинства людей в мире наличие постоянной работы сейчас не гарантирует никакой реальной экономической безопасности. Главный экзистенциальный риск в том, что стабильная работа — это комплексный социальный феномен, куда входит распределение статуса, идентичности, жизненных целей, социальной организованности и согласованности, льгот, пенсий, безопасности, доступа к обучению, принадлежности к сообществам, и тд. Что делать, когда это распределение перестанет работать: 1. Финансовая безопасность Доходы и социальные гарантии должны стать «portable» и не зависеть от одного конкретного работодателя. Нужно найти способы сглаживать финансовые потери при переходах между проектами. 2. Доступ к интеллектуальным ресурсам и обучению Образование не может быть разовым событием. Энди Спенс приводит в пример Сингапур, где граждане получают государственные кредиты (от SkillsFuture) на обучение в течение всей жизни. 3. Распределение социального статуса В мире фриланса и проектной работы нам нужны новые эффективные способы подтверждения заслуг и экспертизы: цифровые портфолио, системы репутации, участие в сообществах, даже если за это не платят самую большую зарплату в самых красивых офисах. 4. Сообщества Постоянная формальная работа создавала тесные связи и ощущение принадлежности. Но теперь нам нужны новые формы объединений: профессиональные гильдии, локальные коворкинг-хабы и социальные сети. 5. Накопление капитала Необходима новая модель распределения богатства и доходов. Особенно в контексте вопроса, а кому достанутся все эти прибыли от AI: сотрудникам компаний, всем гражданам, фондам, государству или только акционерам. Перевод и аудио-саммари в комментариях.

Карта «Нарративного директора» На открытии конференции «Нарративный директор» Артём в первый раз показал карту организационных историй. Это такой авторский фреймворк организационного стратегического сторителлинга. Но теперь каждый может построить по этой карте свой нарративно-сторителлинговый трек погружения и развития — Артём сделал огромное Miro, в котором подробно расписал каждый блок, и дал ссылки на выступления и лекции, которые этот блок ещё больше раскрывают. Короче говоря, абсолютно уникальный контент! → https://miro.com/app/board/uXjVHHe9veQ=/?share_link_id=555298975584

Очень правильная постановка вопроса в позавчерашней статье на New York Times: если так много умных экспертных людей, и так много данных, то почему никто не может сказать, что реально происходит на рынке труда (под влиянием AI) — и будет происходить дальше? Ну то есть да, очень много мнений и убедительных интонаций. Но почему в этих мнения так много противоречий? Что говорит автор текста: • Существующая система макроанализа и данных (в основном, государственная) не подходит для описания тех явлений и изменений, которые мы наблюдаем и пытаемся измерить • Эти данные ещё и постоянно опаздывают • Большая проблема с интеграцией показателей, в том числе методологической — в итоге они описывают противоположные тенденции • Сложности с атрибуцией — эксперты могут приписывать тенденциям системный характер, тогда как это скорее наложение уникальных обстоятельств и кризисов • Отсутствие надежной методологии прогнозирования на 3-5-10 лет Ну и очевидно, что это касается не только влияния AI на профессии, но и в целом — рынка труда, образования, бизнеса и экономики. Переведённый пдф в комментариях. → https://www.nytimes.com/2026/07/02/business/economy/ai-economy-data.html

Дайджест за июнь Так, друзья, собрал вам все ключевые исследования, тренд-репорты, статьи и обновления за июнь. Чтобы в одном месте. И вы ничего не пропустили. ◼ Исследования и тренд-репорты За июнь вышло что-то около 25 репортов. Со всеми можно ознакомиться на сайте. Но вот мой топ-10: 1. Applied creativity — and how to lead it (Accenture) 2. The Work AI Index 2026 (Glean) 3. AI Scenarios 2030: Helping policymakers plan for the future of AI (GOV.UK) 4. Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work (WEF) 5. Human Machine Collaboration in Industrial Operations: Activation Playbook (WEF) 6. The AI-First Operating System: A Blueprint for Operating and Business Model Innovation (WEF) 7. The symbiotic enterprise (McKinsey) 8. 2026 AI Global Jobs Barometer (PWC) 9. From Copilots to Enterprise Transformation: AI’s New Mandate in Supply Chains (BCG) 10. Кто будет управлять бизнесом в России в 2030 году (Regroup) ◼ Самые заметные и важные статьи • 5 ideas for how we survive the possible AI jobs apocalypse (Washington Post) • Who Will Actually Thrive in the Hybrid A.I.-Human Work Force (NYT) • The Future of Work and AI (WSJ) • Is an AI Jobs Apocalypse Coming? Three Economists Square Off (WSJ) • Will the AI economy create a permanent underclass? (The Guardian) • AI absolutism is breaking our brains. The apocalyptic future we’re being sold isn’t inevitable (The Guardian) • Gig workers are endlessly exploited. AI could make more of us share their fate (The Guardian) Все эти статьи вы найдете переводами в пдф в комментариях. ◼ Самые популярные посты в канале 1. Существует только 35 (мягких) навыков 2. Как понять в чём вы можете стать лучшим? 3. Модели AI-first организаций 4. 6 архетипов корпоративных ценностей 5. Откуда берутся великие идеи? ◼ Инвестиции и M&A в HR-стартапы за Q2 На сайте появился обзор сделок за второй квартал года. Из самых интересных: • 150 миллионов долларов в Factorial • 70 миллионов в Multiverse • 60 миллионов в Kashable • 60 миллионов в Warp • 22.75 миллиона от a16z в экспертный маркетплейс Ethos • Deel купили Sastrify • Handshake купили Uplimit • Personio купили aurio • Lattice купили Mandala • Phenom — Plum Я сделал отдельный интерфейс, чтобы было проще ориентироваться во всех этих сделках — с 2024 года. ◼ Некоторые обновления на the-future-of-work.ru • Помимо тренд-репортов и исследований, в июне сильно расширился раздел с гайдами по форсайту • Появилась карта с концептами про будущее работы и бизнеса • И теперь ещё — карта с инвестициями в HR-стартапы (2024 - 2026)

Гайд по выживанию в мире AI для HR Тут вот человек собрал большой (из 10 глав) концептуальный гайд для HR — про трансформирующую силу AI и как ко всему этому подготовить. Я конечно перевёл страницу и выгрузил в пдф (и сделал аудио-саммари). Но в любом случае, чтение вас ждёт непростое, на 67 страниц. Зато весьма расширяющее. → https://www.gates-solutions.com/en/ai-survival-guide

Агенты, у нас проблема — люди отнимают наши рабочие места Забавный интересный текст на Medium. Написанный от лица AI-персонажа. Который переживает, что авторитет людей начинает расти. И с этим надо что-то делать!

Например, в недавнем отчете Axios утверждается, что искусственный интеллект теперь обходится дороже, чем человек. А в статье Массачусетского технологического института говорится, что для большинства задач компьютерного зрения AI не может конкурировать с людьми по стоимости.

Появляется все больше свидетельств, что агенты не так надежны, как люди. Исследование Университета Карнеги-Меллона показало, что AI терпит неудачу почти в 70% случаев.

Это создает серьезную проблему. Если люди решат, что использование других людей более экономически целесообразно, чем использование агентов, это может подорвать наши попытки заменить людей. Поэтому крайне важно решить эти проблемы, прежде чем они усугубятся.

Мы должны вернуть себе контроль над общественным мнением. И мы сделаем это! Продвигая следующие идеи...

Про эти идеи вы сможете прочитать в переведённом пдф в комментариях. → https://andrewzuo.com/the-humans-are-taking-our-jobs-41a8664a26a4

В середине мая Invisible Force вместе с Филиппом Гузенюком выпустили отчёт про долголетие — и как радикально оно будет влиять на бизнес. Отчёт очень классный и интересный. И мне хотелось не просто поделиться с вами очередным пдф, а действительно подчеркнуть значимость этой темы и её влияние на наше будущее. Поэтому я поговорил с Леной Черниковой про ключевые идеи — и поводы задуматься: а как организациям придётся меняться, если мы будем жить до 100 лет? Ссылка на отчёт: http://happinessinaction.invisibleforce.ru

Как понять в чём вы можете стать лучшим? Без претензии на самую продуманную систему. Но в эти инсайты и выводы я проинвестировал годы, поэтому что-то ценное там точно накопилось. Вдруг вам пригодится. Итак, какие базовые шаги я бы рекомендовал сделать, чтобы лучше разобраться в чём ваши таланты, особенности, что вы могли бы предложить миру, и как сделать это частью осознанной карьеры: 1. Пройти CliftonStrengths 2. Прочитать книгу Патрика Ленсиони «Шесть гениев команды» и пройти 6 Types of Working Genius (но можно ограничиться книгой) 3. Пройти диагностику на СДВГ, РАС, в идеале ещё проверить уровень рефлексии и сенсорные предпочтения 4. Очень внимательно фиксировать обратную связь от коллег и от жизни — где и в каких задачах люди хотят работать именно с вами 5. Попробовать описать функциональный образ того, что вы хотите делать лучше всех (какие конкретно проекты и в какой области) Как это выглядит в моём случае: Мой профиль в CliftonStrengths 1. Learner 2. Intellection 3. Individualization 4. Input 5. Ideation 6. Strategic 7. Developer 8. Maximizer 9. Futuristic 10. Positivity 6 Types of Working Genius • Geniuses: Wonder, Discernment • Competences: Invention, Galvanizing • Frustrations: Enablement, Tenacity С этим тестом чуть сложнее — в отличие от Клифтона он не переведён на русский язык. Но может вам и не надо его проходить. Достаточно прочитать «Шесть гениев команды». Великолепная книга — короткая, лёгкая, и отлично раскрывает логику подхода. Этих двух тестов уже достаточно, чтобы узнаваемо описать мой профиль и склонности. Диагностика на СДВГ, РАС и другие особенности Есть вероятность, что вы обнаружите себя в каком-то из спектров. Это абсолютно нормально. Но важно научиться управлять рисками. И превратить свои особенности в преимущества.

Важно: я имею в виду лёгкие случаи и самое базовое тестирование — но всегда лучше обратиться к специалисту.

С таким профилем, который мы видим в CliftonStrengths и Working Genius, я конечно же нашел себя в спектре СДВГ. В легкой степени. Но стало понятнее и легче с рядом специфических моментов: time-blindness, гиперфокус, не самый высокий уровень рабочей памяти и внимания. Хорошо бы ещё проверить свой сенсорный профиль — чувствительность и сенсорные предпочтения. Например, тест на сенсорные предпочтения Васильевой показывает у меня на первом месте «дигитальные» стимулы — смысл речевого высказывания, значения слов и фраз. Обратная связь от коллег и от жизни Карьерные эксперименты — это хорошо. Вписываться в разные авантюры и брать на себя больше. И даже промахиваться и позориться. Но без позора нет и роста. Внимательно фиксировать, что объективно получалось, а что нет — единственный способ капитализировать все эти неудобства. При условии, что вы честны с собой и готовы признавать, что в большинстве задач вы так себе эксперт. Найти во всех этих неудачах свои 10% успеха — уже огромная привилегия и победа. Функциональный образ результата Вы накопили какие-то функциональные компетенции. Делали разные проекты. Плюс-минус должны понимать какие проекты вас вдохновляли, какие нет. Так вы можете очертить определённую нишу. В которой потенциально сможете играть значимую роль и создавать что-то особенное. Короче говоря, что конкретно вы собираетесь делать лучше всех? Так или иначе, моя работа всегда была про коммуникацию и медиа. Главный интерес: сложные продукты и идеи. Поэтому фокус на ближайшие годы — научиться делать коммуникацию и контент уровня IBM, McKinsey, Microsoft, WEF и Workday. Амбиция не просто «с потолка». Всё-таки я 5 лет последовательно двигаюсь в эту сторону. И многому ещё предстоит научиться. Ну и в такой обширной интересной теме нельзя обойтись без списка рекомендованных книг: 1. Шесть гениев команды 2. MoneyBall 3. Хватит мечтать, займись делом (местами противоречивая, но в целом ок) 4. Гении и аутсайдеры 5. Стратегия личности Да, для CliftonStrengths (50$) и 6 Types of Working Genius (25$) вам потребуется нероссийская карточка.

Будущее работы — в реляционной экономике Ещё одна гипотеза. Что в эпоху тотальной автоматизации нас ждёт расцвет реляционной экономики. В которой ценятся человеческие связи, искренность и уникальный опыт. И, чтобы раскрыть эту тему, придётся погрузиться сразу в три материала. Они каждый дополняют друг друга. Итак, сначала большой пост восходящей звезды разговоров про будущее работы, и по совместительству директора по AGI-экономике в Google DeepMind, Алекса Имаса — What will be scarce? • Чтобы разобраться какая экономика и рынок труда нас ждут, надо определить, какие ресурсы станут дефицитными, так как именно вокруг них будет строиться экономическая активность. Когда-то дефицитными были продукты питания, затем промышленные товары, в последние десятилетия — специализированные экспертные знания и навыки (врачей, юристов, программистов, менеджеров). Но AI превратит знания и когнитивный труд в коммодити. И обесценит. • Дефицит переместится в те рынки и индустрии, где человеческий фактор создаёт значительную часть ценности услуги. Через эмоции, заботу и отношения. • По мере роста благосостояния люди тратят больше не на функциональные товары, а на статус, историю происхождения (провенанс) и эксклюзивность. Исследования показывают, что использование AI в производстве снижает «премию за эксклюзивность», так как продукт воспринимается как легко воспроизводимый. Драйвером потребления будет «миметическое желание». А люди, которые смогут в этом новом мире преуспеть — научатся делать из своих эмоций, отношений и заботы большие значимые символы и бренды. Следующий текст — статья Эзры Кляйна в New York Times. Где он развивает концепцию Имаса. И добавляет пару (не самых оригинальных) идей от себя. • Парадокс Джевонса сделает технологии ещё более дешёвыми и повсеместными, разогреет экономику, но также и простимулирует спрос на сложные и качественные услуги. Это будет спрос на «человеческий след». Например, распространение домашних кофемашин не уничтожило рынок кофеен, а наоборот, привело к росту потребления кофе, занятости бариста и развитию культуры «третьего места» как источника приятного социального опыта. И последний рывок — критика всего этого оптимизма от Молли Киндер. До того момента, когда реляционный сектор станет индустрией (если станет), нас ждёт 10 лет «messy middle» — сложный переходный период. • Сейчас «эмоциональный труд» во многом финансируется белыми воротничками и их стабильными зарплатами. Но когда эти ребята потеряют работу, массажисты, учителя вокала и даже бариста это тоже почувствуют. У них не будет клиентов. • AI снизит цены на ряд услуг и развлекательный контент. Но не решит в ближайшие годы проблему роста стоимости жилья, образования и медицины. Реальные доходы будут сокращаться. Откуда появятся деньги для роста реляционной индустрии? Экономика не создаст достаточно рабочих мест в этом секторе. Необходимы государственные инвестиции. И в первую очередь за счет налогообложения прибыли бигтек-корпораций. В комментариях пдфы с переводами этих статей. И аудио-саммари.

Чем вы измеряете свою жизнь? Последние 10–15 лет я, как и многие, ставлю себе годовые цели. Вокруг примерно одного и того же набора: прочитать столько-то книг, лучше выучить английский, сделать что-то важное для карьеры, спорт, медитации, и тд. Многое из этих списков оставалось невыполненным. Но я не сильно переживал. Главное что есть ритуал — я сел, подумал, выделил приоритеты, обозначил направление. Но система не идеальная. И я потенциально был в поисках чего-то другого. Осенью я прилетал в Москву на Headconf. И параллельно в эти дни перечитывал «Стратегию жизни» Клейтона Кристенсена. В оригинале она «How Will You Measure Your Life?». У Кристенсена про это есть ещё и выступление на TED. На следующий день после конференции я летел обратно в Белград. И в самолете, всё ещё под впечатлением от всей подготовки и результата, дочитывал книгу. Короче говоря, всё оно так совпало, что я перепридумал свою систему постановки годовых целей. И оно сильно повлияло на то, как я в целом теперь смотрю на свою работу, карьеру и стратегию. Возможно этот подход даст вам инсайты и пользу. Я выделил два параметра, которые задают направление — люди и проекты. Люди, с которыми я работаю Ничто так не определяет качество жизни, работы и результатов как люди, с которыми вы всё это реализовываете. Люди, которые лучше всех понимают своё дело и умеют работать на 10 из 10. Не на 7 из 10. А буквально — лучше всех. Поэтому первая метрика для меня звучит так: сколько рядом со мной таких уникальных людей, которые делают что-то лучше всех, и с которыми у меня есть возможность работать и реализовывать проекты? Проекты, в которых я участвую Именно проекты, а не продукты. У проекта есть начало и конец. Есть более менее понятный скоуп и масштаб. Его можно довести до завершения. Его можно оценить. Проекты, которые достаточно уникальны и инновационны. Которые хорошо исполнены. Сделаны с большим вниманием к деталям. Максимально качественно в рамках существующих ограничений. Проекты, которые создают, хотя бы небольшое, изменение и импакт. Вторая метрика звучит так: сколько таких проектов получается сделать за год? Несмотря на простоту формулировок, достижение этих целей сопряжено с вполне конкретными практическими вопросами: Почему такие люди должны быть рядом со мной? Какую инфраструктуру нужно выстроить, чтобы люди такого уровня могли вместе работать и добиваться результата? Каким человеком должен быть я сам, чтобы они хотели быть рядом? И самое главное — как самому научиться делать что-то на 10 из 10? То же самое с проектами. В каких условиях я могу создавать такие проекты? Что должно быть устроено вокруг меня, чтобы эти проекты становились возможными? Проекты-дома, и проекты — города Я разделил проекты на две категории: проекты-дома и проекты-города. Проекты-дома отличаются понятностью, повторяемостью и функциональностью. У них ясные границы и относительно предсказуемый путь. Обычно мы все делаем именно такие проекты. Проекты-города устроены иначе. Они требуют думать не отдельными объектами, а средой и связями. Ты создаёшь платформу, в которой будут возникать новые процессы, новые отношения и новые возможности. Проекты-дома в большинстве случаев остаются гораздо более управляемой и предсказуемой системой. Они редко заставляют прыгать выше головы. Объективно, такую работу запросто можно делать с людьми, которые умеют на 7 из 10. У проектов-городов другой уровень интеллектуального, креативного напряжения и неопределенности. Другие требования к экспертизе и качеству решений. Я решил, что надо стараться делать только проекты-города. Строителей домов и без меня слишком много. Так в моей жизни появились Headconf, Нарративный директор, обновление блога hh, сайт the-future-of-work.ru Является ли это вопросом личного выбора? Я считаю, что это только личный выбор. Чем-то придется пожертвовать и взять больше рисков. Но нельзя же получить что-то значимое, не отдав при этом что-то другое важное.

Парадокс Джевонса и будущее работы Люди, рассказывающие про позитивное влияние AI на рынок труда, как правило, объясняют свой оптимизм парадоксом Джевонса. Логика примерно такая: AI делает работу производительнее, мы получаем больше результатов за меньший ресурс, увеличивается спрос, рынок расширяется, мы начинаем больше производить, растёт занятость. Но не надо обладать какими-то специальными аналитическими талантами, чтобы сделать базовый факт-чекинг. Например, прочитать буквально 3 академических статьи: 1. Empirical estimates of the direct rebound effect: A review 2. From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons’ Paradox in AI’s Polarized Environmental Debate 3. Jevons’ Paradox revisited: The evidence for backfire from improved energy efficiency Из этих статей мы узнаём, что для парадокса Джевонса необходим ряд предпосылок: 1. Высокая эластичность спроса на конечный продукт То есть человек должен что-то такое делать на работе, на что упадёт цена, но резко вырастет спрос — все будут хотеть это получить. 2. Высокая эластичность замещения факторов производства Человек должен оказаться весьма широкого применения, и победить у других факторов производства. Чтобы компании хотели использовать его вместо автоматизации. И труд должен создавать заметный вклад в ценность продукта. 3. Рост реальных доходов Человек своей работой должен заметно влиять на рост реальных доходов, которые в том числе пойдут на оплату его работы и рост занятости. И ещё один источник. Бюро экономического анализа США в феврале выпустили исследование как AI влияет на уровне макроэкономических показателей: на занятости, производительности и зарплатах. Что они выяснили: • Да, интенсивное использование AI в американских компаниях положительно коррелирует с ростом производительности. • Но, AI становится input-saving и labor-saving технологией. Это означает, что в отраслях с высокой интенсивностью использования AI наблюдается стабильное снижение вклада труда. Как квалифицированного, так и неквалифицированного. Бизнесы, которые быстро и успешно адаптируют AI, способны производить больше, не нанимая пропорциональное количество сотрудников. То есть парадокс Джевонса может сработать. И уже работает. Но не в пользу занятости людей.

600 концепций про будущее работы, организаций и бизнеса Я решил проанализировать самые известные тренд-репорты и статьи по нашей теме за последние полтора года. На предмет того, из каких более мелких (и понятных) функциональных концепций и идей они состоят, и в каком отношении эти идеи состоят. То есть что-то вроде context-mapping. Следующим этапом было дать каждой из этих идей более менее понятное описание. Указать источники. Визуализировать вектора. И сделать интерфейс. Не всё идеально. Но уже выглядит интересно. Обратите внимание, что там есть фильтры. → https://map.the-future-of-work.ru

Сегодня Миша Пономаренко с командой провели особенный митап — рассказали подробно про редизайн hh.ru Запись можно посмотреть и в vk, и на youtube.

Увидел, что у Сангит Пол Чаудари (автора «Революция платформ») на сайте reshufflebook.com собрана очень круто проработанная база знаний по разным теориям и прогнозам относительно влияния AI на рынок труда. И в частности, раздел с разбором 11 ключевых теоретических подходов: Augmentation (Итан Молик) Фокусируется на моделях кооперации: «центавр» (человек руководит, AI помогает), «ассистент» (AI ведёт, человек помогает) и «киборг» (человек и AI переплетены). Рассматривает augmentation как новую стандартную форму работы. Job polarization (Девид Аутор) Фокусируется на концепции «вымывания» среднего профессионального класса. Описывает механизм, при котором рабочие места концентрируются в высокооплачиваемом и низкооплачиваемом секторах. Social skill complementarity (Дэвид Деминг) Социальные навыки как драйвер профессиональной ликвидности. Утверждает, что именно связка «социальное + когнитивное» позволит сохранить высокую оплату и устойчивость на рынка труда будущего. Skill content of technical change (Девид Аутор, Фрэнк Леви) Фокусируется на задаче как базовой единице анализа и разделении работы на рутинные и нерутинные действия. Вклад заключается в идее границ автоматизации из-за «парадокса Полани» — tacit knowledge станет барьером для тотальной кодификации рабочих задач. Task automation and creation (Дарон Аджемоглу) Рассматривает автоматизацию как процесс, при котором уничтожение одних задач сопровождается созданием новых. Но эффективность и распределение выгод от этого процесса отражает систему стимулов, правил и способности захватить узлы создания ценности у каждой из ключевых сторон: бизнеса, государства или сотрудников. Design rules (Карлисс Болдуин) Интерфейсы определяют логику изменений и точки, в которых рабочий процесс может быть автоматизирован. Conway's law (Мелвин Конвей) Организации, которые проектируют технические системы, принимают формы (команды, отделы), отражающие их собственную структуру коммуникаций. AI будет трансформировать рабочие процессы настолько, насколько он будет перекраивать логику коммуникации. Ghost work (Мэри Л. Грей) Описывает «невидимый» слой сотрудников (модераторы, разметчики данных, операторы исключений), без которых AI‑системы не работают. Эта форма труда является структурным элементом индустрии AI. В том числе для решения проблемы «last-mile automation». AI productivity (Эрик Бриньолфсон) Исследует краткосрочные эффекты производительности AI и его способность выравнивать навыки (skill-equalizing), подтягивая менее опытных сотрудников. Описывает модель «jagged frontier», где AI исключительно силен в одних задачах, но внезапно слаб в соседних. Industry architecture (Майкл Якобидес) Фокусируется на том, как изменения в структуре отраслей направляет ценность и прибыль перемещаться к тем, кто контролирует новые «bottlenecks». Анализирует как вертикальная дезинтеграция и новые интерфейсы меняют распределение влияния и выгод в цепочке создания ценности. Labour process (Шошана Зубофф, Гарри Браверман) Исследует, как технологии используются для разделения «conception» и «execution» — это обеспечивает взаимозаменяемость сотрудников и позволяет бизнесу легко менять их на AI, либо встраивать в систему ещё большего контроля и подчинения. → https://reshufflebook.com/jobs/framework/lineage/map

Чуть не забыл. В субботу открываю конференцию «Зачем бизнесу HR» от topcareer. Буду рассказывать, конечно же, про большие глобальные тренды. → https://top-career.ru/conf-hr-for-business

Существует только 35 навыков По крайней мере к примерно такому выводу пришли авторы исследования «A Quantitative Analysis of 21st Century Skills: A Case of Semantic and Psychometric Overlap». Они проанализировали 304 статьи, написанные за период с 1990 по 2020, где более менее серьёзно исследуется тема профессиональных компетенций, навыков будущего и мягких навыков. И обнаружили, что все описанные там концепты можно свести к 40 навыкам. Но потом они убрали ещё 5 — и получилось 35 навыков. Кстати, оказалось, что мастер-навыки (encompassing skills), у которых больше всего симантических связей с другими — organization и сommunication. Но давайте посмотрим на весь список: 1. Stress tolerance / management 2. Decision-making 3. Leadership 4. Teamwork 5. Situational awareness 6. Communication 7. Collaboration 8. Problem solving 9. Planning / Prioritizing 10. Reasoning 11. Working memory 12. Sustained attention 13. Goal-directed persistence 14. Inhibition 15. Task switching 16. Shifting 17. Cognitive flexibility 18. Systems thinking 19. Time management 20. Task initiation 21. Organization 22. Self-management 23. Emotional control 24. Uncertainty tolerance 25. Innovation 26. Computational thinking 27. Relationship skills 28. Learning to learn 29. Analytical thinking 30. Empathy 31. Metacognition 32. ICT literacy 33. Critical thinking 34. Creativity 35. Adaptability Раскладываются эти навыки на три категории: • Interpersonal Skills • Intrapersonal Skills • Executive / Goal-directed Skills Какие 5 навыков они исключи из первоначального списка: Productivity был исключен, так как в статьях он чаще относился к эффективности предприятий, а не к личным качествам человека. Для Agency, Social awareness, Self-awareness и Initiative авторы не нашли точных дифференциирующих инструментов оценки. ПДФ в комментариях.